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智能工厂边缘计算：从数据采集到实时决策

智能工厂边缘计算：从数据采集到实时决策

引言

在智能制造场景中，传统云计算架构面临三大核心挑战：平均200ms的网络延迟无法满足实时控制需求，90%的工业数据未被有效利用，以及每月高达15TB的数据传输成本。边缘计算技术通过将计算能力下沉到数据源头，正在构建"端-边-云"协同的新型计算范式。本文将深入解析工业边缘计算的技术架构，并通过基于NVIDIA Jetson和ROS2的实时控制案例，展示如何实现微秒级响应的智能决策系统。

1. 工业边缘计算技术框架

1.1 分层计算模型

层级 部署位置 典型延迟 核心任务
设备端 PLC/传感器 <1ms 信号预处理
边缘节点 产线工控机 5-50ms 实时控制
车间边缘云 工厂服务器 50-200ms 批次优化
中心云 企业数据中心 >500ms 战略分析

1.2 关键技术栈

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